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Google Cloud y Vertex AI

Google Cloud anuncia la disponibilidad general de Vertex AI

Google anuncia la disponibilidad general de Vertex AI, una plataforma dirigida de aprendizaje automático (ML: machine learning), la cual le permite a las empresas activar la ejecución y el mantenimiento de los modelos de inteligencia artificial (AI).

Actualmente los científicos de información, enfrentan el gran reto de unir de forma manual las soluciones de puntos de (ML), lo que conlleva a un retraso en la creación y experimentación del modelo, por ello, alguno de estos modelos no entran dentro de la producción.

Para afrontar este tipo de retos, Vertex AI agrupa todos los servicios de Google Cloud para reducir el proceso de creación, y preparación de los modelos de aprendizaje automático a escala, y así construir ML bajo una interfaz de usuario y API unificadas.

Vertex AI solicita casi un 80% menos de líneas de códigos para preparar un modelo en balance con las plataformas de la competencia. Esto les permite a los ingenieros en ML y a los científicos de datos la capacidad para poder implementar las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) en todos los niveles de experiencia, para así poder construir y gestionar de forma más eficiente los proyectos de ML durante todo el proceso o ciclo de vida del desarrollo.

A través del tiempo de invención estratégica en inteligencia artificial dentro de Google, la empresa se ha instruido en lecciones de gran importancia sobre: cómo lograr construir y mantener los modelos de aprendizaje automático en producción. Por esta razón, estos conocimientos e ingeniería están incorporados a la base del proyecto de Vertex AI, lo que consecutivamente se enriquecerá con la nueva creación que incremente Google Research.

Por primera vez con Vertex AI, ahora los equipos de ciencia de datos e ingeniería ML pueden:

1) Ingresar al kit de herramientas de inteligencia artificial que internamente se utiliza para impulsar a Google, la cual incluye la visión a través del ordenador, conversación, el lenguaje y los datos agrupados continuamente mejorados por Google Research.

2) Implementar muchas aplicaciones de inteligencia artificial, con mayor velocidad junto a las nuevas funciones de MLOps como:

a) Vertex Vizier, la encargada de aumentar la tasa de experimento.

b) Vertex Feature Store, formalizado plenamente para ayudar a los profesionales a utilizar intervenir y reutilizar las funciones de ML.

c) Vertex Experiments, para activar y acelerar la implementación de los modelos en construcción, con una selección de modelo con más velocidad.

d) Vertex ML Edge Manager (en la actualidad fase experimental), si los datos deben permanecer en el dispositivo o en el sitio, Vertex ML Edge Manager está creado para realizar y monitorear los modelos con procesos automatizados y API flexibles.

3) Gestionar los modelos con seguridad, descartar la complejidad de mantenimiento y sobre todo la repetitividad del modelo con las herramientas de MLOps como:

a) Vertex Model Monitoring.

b) Vertex ML Metadata.

c) Vertex Pipelines (para mejorar de un extremo a otro el flujo de trabajo).

Esta plataforma cede las implementaciones formales para una nueva reproducción de inteligencia artificial, que permitirá a los científicos e ingenieros de datos, llevar a cabo trabajos creativos y muy satisfactorios.

Por lo tanto, Vertex AI es una plataforma única que incluye todas las herramientas necesarias, y esto permite:

– Gestionar tus datos.

– Desarrollar prototipos.

– Implementar, experimentar e interpretar modelos para así en la producción poder monitorearlos, sin solicitar entrenamiento formal en ML.

Los científicos de datos no necesitan ser ingenieros de ML. Con Vertex AI tendrán la capacidad necesaria para moverse rápido con una red de seguridad en la que su trabajo siempre será algo que puedan proyectar.

Podemos deducir, que Vertex AI es la plataforma que ayuda con la implementación de manera responsable. Al mismo tiempo asegura marchar más rápido desde las pruebas y la gestión de los modelos a la producción, y por supuesto promover resultados comerciales.

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